PyTorchをマスターする！おすすめ本7選（2025年）
AIや機械学習の世界に足を踏み入れた人なら、 一度はその名を聞いたことがあるPyTorch。 直感的に使えるコードの書きやすさと、研究開発での圧倒的なシェアが魅力です。 試行錯誤のサイクルを高速化してくれるこのツールを、 体系的にマスターするには適切な書籍が欠かせません。
ここではPyTorchに関するおすすめの書籍を、 ランキング形式で1位から順番に紹介します。
PyTorch実践入門 ~ ディープラーニングの基礎から実装へ
理論と実装をつなぐ書籍です。 ディープラーニングの基本概念からスタートし、 テンソル操作やモデル構築、学習メカニズムをPyTorchで具体的に実装しながら理解を深めます。
第2部の実践プロジェクトである「肺がん早期発見」では、 LUNAデータセットを使い、結節分類モデルやセグメンテーションを構築し、 実際の医療AI開発に近い環境で学習できます。
データ拡張による精度向上や本番環境へのデプロイ手法まで網羅し、 PyTorchを現場レベルで使いこなしたい開発者におすすめの一冊です。
（読者の口コミより）・まだ読み始めたばかりなのですが、これまで疑問に思っていてもなかなかネットで探してもを解を得られなかったのがこの本で得られすでに買ったよかったと思います。
目次
第1部 PyTorchの基礎 第1章 ディープラーニングとPyTorchの概要 第2章 訓練済みモデルの利用方法 第3章 PyTorchにおけるテンソルの扱い方 第4章 様々なデータをPyTorchテンソルで表現する方法 第5章 ディープラーニングの学習メカニズム 第6章 ニューラルネットワーク入門 第7章 画像分類モデルの構築 第8章 畳み込み 第2部 ディープラーニングの実践プロジェクト：肺がんの早期発見 第9章 肺がん早期発見プロジェクトの解説 第10章 LUNAデータをPyTorchデータセットに変換 第11章 結節候補を画像分類するモデルの構築 第12章 評価指標とデータ拡張を用いたモデルの改善 第13章 セグメンテーションを用いた結節の発見 第14章 結節・腫瘍解析システムの全体を構築 第3部 デプロイメント 第15章 本番環境にモデルをデプロイする方法
Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］ (impress top gear)
理論から実装までを一貫して学べる書籍です。 scikit‑learnを使った分類・回帰・アンサンブル学習などの基本から、 PyTorchによるCNN、RNN、Transformer、 さらにはグラフニューラルネットワークや強化学習まで幅広く網羅しています。
アルゴリズムの数式的背景を理解しつつ、 実際のコードとして動かすことで知識が深く定着します。 最新のPyTorch版では、Hugging FaceやPyTorch Lightningなどのエコシステム活用も紹介。 実践を通して最先端の機械学習を体得したいエンジニア・研究者におすすめの一冊です。
（読者の口コミより）・記載のソースコードも大体動作するし、幅広く機械学習を学びたい場合は、良いと思います。最初に、初めてのパターン認識などで理論を学んでから取り掛かると理解も深まると思います。
目次
「データから学習する能力」をコンピュータに与える 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練 分類問題―機械学習ライブラリｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの活用 データ前処理―よりよい訓練データセットの構築 次元削減でデータを圧縮する モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ 機械学習の適用―感情分析 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析〔ほか〕
物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング
応用的なディープラーニング技術を体系的に学べる書籍です。 自動運転や顔認識、医療画像診断など、実社会で活用が進む 「物体検出」や「画像生成」の仕組みを、 コードを書きながら理解します。
物体検出では、SSDの実装手順を丁寧に解説し、 Faster R-CNN＋InceptionResNetV2を用いた高精度モデルにも挑戦。 オートエンコーダーやGANを使った画像生成の実践も扱い、 TensorFlow Hubを利用して簡単に体験できる工夫もあります。 数式よりも実装重視の構成で、理論を“動く知識”として身につけたい中級者におすすめの一冊です。
（読者の口コミより）・今まで何冊かディープラーニングの本を買ったけど、物体検出に関する本はこれが1番良い！ SSDの実装を通して物体検出の知識がしっかりと身に付く。
目次
１章 開発環境について ２章 ＳＳＤによる物体検出 ３章 「ＦａｓｔｅｒＲＣＮＮ＋ＩｎｃｅｐｔｉｏｎＲｅｓＮｅｔＶ２」による物体検出 ４章 オートエンコーダー ５章 ＧＡＮ（敵対的生成ネットワーク） Ａｐｐｅｎｄｉｘ ディープラーニングの数学的要素
つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング
実装を通じて高度なディープラーニング技術を身につける一冊です。
転移学習やファインチューニングから始まり、 物体検出（SSD）、セマンティックセグメンテーション（PSPNet）、 姿勢推定（OpenPose）など、実務に直結する多彩なタスクを順に学びます。 さらに、GANによる画像生成や異常検知、BERT・Transformerを使った自然言語処理、 3DCNNを使った動画分類までカバー。
各モデルの構造と仕組みを理解しながら、 自分の手でコードを書いて動かすことで最新技術を実感できます。 GPU環境がなくても始められ、研究や開発の現場に直結するスキルを学べる内容です。
（読者の口コミより）・deep learningのアルゴリズムは分かったけど、そこから何をすればいいとかフレームワークをどう使えばいいのかとかわからない人におすすめ
・Pytorch で各種サンプルを試してみたが、中の作りが判らない人にお勧め
目次
第１章 画像分類と転移学習（ＶＧＧ） 第２章 物体検出（ＳＳＤ） 第３章 セマンティックセグメンテーション（ＰＳＰＮｅｔ） 第４章 姿勢推定（ＯｐｅｎＰｏｓｅ） 第５章 ＧＡＮによる画像生成（ＤＣＧＡＮ、Ｓｅｌｆ‐Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ＧＡＮ） 第６章 ＧＡＮによる異常検知（ＡｎｏＧＡＮ、Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ＧＡＮ） 第７章 自然言語処理による感情分析（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ） 第８章 自然言語処理による感情分析（ＢＥＲＴ） 第９章 動画分類（３ＤＣＮＮ、ＥＣＯ）
最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング
ディープラーニングを基礎からしっかり理解し、実際に動かせるようになりたい人向けに、 人気のAIフレームワークPyTorchを使いながら、理論から実装までを一歩ずつ学べます。
KerasやTensorFlowの経験者がつまずきやすい「多値分類モデルの損失関数」の仕組みも、 独自の視点でやさしく解説。さらに、Python、NumPy、Matplotlibの基礎講座も付いており 、初学者でも安心してスタートできます。
CNNを用いた画像認識モデルの構築やチューニングまで網羅しており、 この一冊でディープラーニングの原理と実践の両方を身につけることができます。
（読者の口コミより）・非常にていねいに説明されており、著者の細かい配慮がうかがい知れる。これだけ気が配られたサンプルコードを整備するには、かなりの労力が必要とされたと想像する。
目次
初めての画像認識 基礎編 ディープラーニングのためのＰｙｔｈｏｎのツボ ＰｙＴｏｒｃｈの基本機能 初めての機械学習 ほか 機械学習実践編 線形回帰 ２値分類 多値分類 ほか 画像認識実践編 ＣＮＮによる画像認識 チューニング技法 事前学習済みモデルの利用 ほか
物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版] NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング
PyTorchで作る! 深層学習モデル・AI アプリ開発入門
人気オンライン講座をもとに構成された、実践重視の入門書です。
PyTorchの基本操作から始まり、CNNによる画像認識、 RNNを用いた時系列データ処理などをステップごとに実装。 作成した深層学習モデルを使ってAIアプリを構築・公開するまでの流れを具体的に解説しています。
自動微分やDataLoaderの使い方など、実際の開発で役立つポイントもカバー。 クラウド環境Colabを使って、手軽に試しながら学べる構成です。 「動くAI」を自分の手で作って理解を深めたい初学者におすすめの一冊です。
（読者の口コミより）・初めて読んだ人、Pythonを知らない人には、難しいと思いますが、３ベン読めば、わかります。
目次
０ イントロダクション １ ＰｙＴｏｒｃｈと深層学習 ２ 開発環境 ３ ＰｙＴｏｒｃｈで実装する簡単な深層学習 ４ 自動微分とＤａｔａＬｏａｄｅｒ ５ ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク） ６ ＲＮＮ（再帰型ニューラルネットワーク） ７ ＡＩアプリの構築と公開 Ａｐｐｅｎｄｉｘ さらに学びたい方のために
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